🔥 Китайцы снова жгут: Baidu выпустили ERNIE 4.5 и ERNIE X1, мощные модели по невероятно низкой цене!

Вот все, что вам нужно знать.

⚡️ERNIE 4.5

- Мулльтимодальная модель, превосходит GPT 4.5 в нескольких бенчмарках всего за 1% от цены GPT 4.5
- OpenAI GPT 4.5 - Input: $75 / 1M токенов, Output: $150 / 1M токенов;
- ERNIE 4.5 - Input: $0.55 / 1M токенов, Output: $2,20 / 1M токенов

⚡️ERNIE X1

- Ризонинг модель с мультимодальными возможностями, спроизводительностью на уровне с DeepSeek R1, но в два раза дешевле.

Чатбот с искусственным интеллектом ERNIE Bot доступен бесплатно для всех пользователей.

Обе модели доступны в свободном доступе ERNIE Bot на его официальном сайте: https://yiyan.baidu.com.

#ernie #ai #llm #Baidu

🌟 YOLOE — это усовершенствованная версия алгоритма обнаружения объектов, вдохновлённая классической архитектурой YOLO и разработанная командой THU-MIG.

Архитектура YOLO (You Only Look Once) получила своё название благодаря подходу, при котором нейронная сеть анализирует всё изображение целиком за один проход, чтобы определить присутствие и расположение объектов. Это отличается от других методов, которые сначала выделяют потенциальные области с объектами, а затем отдельно классифицируют их, что требует нескольких обработок одного изображения

YOLOE сохраняет принцип однократного взгляда на изображение для детекции объектов, но вносит архитектурные улучшения, направленные на повышение точности и эффективности модели.

▪ Ключевые отличия от классического YOLO:

- Оптимизированная архитектура: В YOLOE внедрены новые подходы для более эффективной обработки признаков, что позволяет улучшить качество детекции без значительного увеличения вычислительных затрат.
- Повышенная точность: Улучшенные модули и методы, такие как ре-параметризация отдельных блоков, способствуют более точному обнаружению объектов, включая мелкие и сложно различимые элементы.
- Скорость и эффективность: YOLOE сохраняет высокую скорость инференса, делая его пригодным для задач в реальном времени, при этом обеспечивая конкурентоспособное соотношение производительности и точности.

▶️YOLOE требует в 3 раза меньших затрат на обучение по сравнению с YOLO-Worldv2, что делает процесс обучения более экономичным

YOLOE представляет собой современное и улучшенное решение для задач детекции объектов, совмещающее лучшие стороны классического YOLO с новыми архитектурными подходами.

🖥Github
🟡Статья
🟡HF
🟡Colab

#yoloe #opensource #ml #ai #yolo #objectdetection

🔥 Mistral Small 3.1

Mistral только что выпустили многоязычный, мультимодальный 24B LLM с производительностью SOTA с контекстом 128K и лицензией Apache 2.0

Модель превосходит аналогичные модели, такие как Gemma 3 и GPT-4o Mini, обеспечивая при этом скорость инференса 150 токенов в секунду.

Это новая версия компактной языковой модели от Mistral.ai, разработанная для обеспечения высокой производительности при минимальных вычислительных затратах.

▪ Оптимизированная архитектура: Улучшения в конструкции модели позволяют снизить задержки инференса и повысить точность генерации, что особенно важно для приложений в реальном времени. Mistral Small 3.1 может работать на одном RTX 4090 или Mac с 32 ГБ оперативной памяти.

▪ Эффективное использование ресурсов: Благодаря сниженным вычислительным требованиям, модель идеально подходит для работы на устройствах с ограниченными ресурсами — от мобильных телефонов до облачных серверов.

▪ Широкий спектр применения: Mistral Small 3.1 сохраняет баланс между компактностью и качеством, что делает её универсальным инструментом для задач обработки естественного языка: от чат-ботов и виртуальных помощников до систем анализа текстов.

▪ Стабильность и надёжность: Новая версия демонстрирует улучшенную устойчивость и предсказуемость работы, что помогает разработчикам создавать более качественные и надежные приложения.

🟡HF: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503
🟡Post: https://mistral.ai/news/mistral-small-3-1/

@ai_machinelearning_big_data


#mistral #llm #mistralsmall